脑干胶质瘤在局灶放疗恢复期接受过继细胞治疗单用或联合剂量强化替莫唑胺(I期)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童弥漫内生型脑桥胶质瘤(DIPG)与脑干胶质瘤。标准治疗为外照射局灶放疗,但预后仍差;口服替莫唑胺同步放疗及后续维持治疗虽安全却无效

University of FloridaUniversity of Florida
clinicaltrials
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其他分类Diffuse Intrinsic Pontine Glioma (DIPG)Brain Stem Glioma疫苗编码
Brain Stem Gliomas Treated With Adoptive Cellular Therapy During Focal Radiotherapy Recovery Alone or With Dose-intensified Temozolomide (Phase I)

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

脑干胶质瘤在局灶放疗恢复期接受过继细胞治疗单用或联合剂量强化替莫唑胺(I期)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童弥漫内生型脑桥胶质瘤(DIPG)与脑干胶质瘤。标准治疗为外照射局灶放疗,但预后仍差;口服替莫唑胺同步放疗及后续维持治疗虽安全却无效。在免疫治疗策略下,放疗期间及之后使用替莫唑胺作为辅助治疗可能有益。成人临床前与临床研究显示,清髓性与非清髓性化疗可诱导短暂而深刻的淋巴细胞减少,在此恢复期接种疫苗或向淋巴细胞清除宿主过继转移肿瘤特异性淋巴细胞可带来显著效果。数据可用于肿瘤免疫治疗与放疗联合方案研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:弥漫内生型脑桥胶质瘤(DIPG)、脑干胶质瘤。DIPG 儿童的标准治疗包括外照射局灶放疗(RT),但尽管接受该治疗,预后仍然很差。口服替莫唑胺(TMZ)与局灶照射同步并随后每月维持 TMZ 也被发现是安全的,但无效。然而,在免疫治疗策略的背景下,在放疗期间和之后使用 TMZ 作为辅助治疗可能是有益的。近期在成人中进行的临床前和临床研究表明,清髓性(MA)和非清髓性(NMA)化疗均可诱导深刻但短暂的淋巴细胞减少,并且有些反直觉的是,在这种淋巴细胞减少状态恢复期间接种疫苗和/或将肿瘤特异性淋巴细胞过继转移至淋巴细胞清除的宿主中,可导致显著的体内

【主题与分类】

主题标签:Diffuse Intrinsic Pontine Glioma (DIPG)、Brain Stem Glioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03396575

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)、脑干胶质瘤。DIPG患儿的标准治疗包括外照射聚焦放疗(RT),但尽管如此,治疗效果仍然不佳。同时,在聚焦放疗期间联合口服替莫唑胺(TMZ),随后每月维持TMZ治疗,也被发现是安全的但无效。然而,在免疫治疗策略的背景下,放疗期间及之后使用TMZ作为辅助治疗可能有益。近期在成人中进行的临床前和临床研究表明,无论是清髓性(MA)还是非清髓性(NMA)化疗,都会诱导深度但短暂性的淋巴细胞减少,而有些反直觉的是,在这种淋巴细胞减少状态恢复期间进行疫苗接种,和/或将肿瘤特异性淋巴细胞过继转移至淋巴细胞耗竭的宿主体内,会导致体内T细胞显著扩增以及强效的免疫学和临床反应。

因此,研究团队预期,使用TTRNA脉冲的树突状细胞(DCs)在体外扩增的肿瘤特异性淋巴细胞,可能提供一种淋巴细胞来源,这些淋巴细胞在TMZ后的淋巴细胞减少环境中优先扩增,并作为后续DC疫苗接种的应答细胞来源。TMZ在中枢神经系统(CNS)肿瘤患儿中诱导严重的淋巴细胞减少。尚未有确凿证据表明它有助于增强该人群疫苗诱导的免疫应答。本研究中的患者将接受放疗期间同步TMZ及剂量密集型TMZ维持周期期间和之后的免疫治疗(A组),或仅接受局灶性放疗及无维持性剂量密集型TMZ的免疫治疗(B组)。将在两个治疗组中评估有或无剂量密集型TMZ的DC疫苗接种周期期间的免疫应答。免疫治疗方案将包括单独使用TTRNA-DC疫苗,随后进行过继性细胞治疗,包括体外扩增的肿瘤反应性淋巴细胞联合TTRNA-DC疫苗和自体造血干细胞。B组患者将不接受剂量密集型TMZ。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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